Hyper-efficient compact modèle entraîné sur sur 15 billions tokens, punchy enough à outperform earlier 70B modèles sur périphérie matériel et unique grand public GPUs.
Technical Specifications
- Provider
- Meta
- Category
- fast
- Release Date
- 2024-04
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- Free / Self-Hosted
- Reasoning Effort Control
- Fixed
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- meta-llama/Llama-3-(8B)
- Supported SDK & API Protocol
- OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
- Lifecycle & Deprecation Status
- Legacy Stable (Upgrade path available in Meta lineup)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.05/1M in) across full 8K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.0125/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
- MCP & Parallel Tool Calling
- Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16)
- Supported Inference Engines
- vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
- System Card & Safety Framework
- Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Llama 3 (8B) Cost, Context, Hardware & API Integration
Pay-as-you-go API is cheaper for this volume (saves $16.63/mo vs $20 flat plan).
Break-even point: ~2,963 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to Llama 3 (8B):
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- SWE-bench Verified
- 12%
- GPQA Diamond
- 34.2%
- MMLU-Pro
- 62.5%
- HumanEval
- 62.2%
- Chatbot Arena Elo
- 1150pts
Strengths
- fonctionne effortlessly sur un unique grand public GPU (RTX 4090 / Mac M-series)
- entraîné sur 15T tokens avec 128K Tiktoken vocabulary pour supérieur token density
- le plus rapide token débit (210 tok/s) dans le à poids ouverts classe
Limitations & Trade-offs
- Original Llama 3 version had un 8K fenêtre de contexte before 3.1 upgraded à 128K
- Prone à occasional logical brevity sur complexe scientifique prompts
Editorial Assessment
le modèle qui proved compute sur-training creates miraculous capacité inside compact 8B paramètre footprints.
Best for: local périphérie computing, offline laptop inférence, robotics, et faible-latence API routers
Compare Llama 3 (8B)
Frequently Asked Questions about Llama 3 (8B)
How much does the Llama 3 (8B) API cost per 1M tokens?+
Llama 3 (8B) by Meta is priced at $0.05 per 1M input tokens and $0.1 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.0125 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the Llama 3 (8B) pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in Llama 3 (8B)'s context window?+
Llama 3 (8B) features a 8K tokens context window, which equals approximately 6,144 English words or ~16 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 4,096 tokens.
Can I run Llama 3 (8B) locally on my own GPU (Open Weights)?+
Yes, Llama 3 (8B) (8B) releases open weights that can be self-hosted locally or on private cloud GPUs using vLLM, Ollama, SGLang, or llama.cpp.
Does Meta train on data sent to the Llama 3 (8B) API, and is commercial use allowed?+
100% Isolated when self-hosted on private GPUs or VPC. License tier: Llama Community License (Commercial Permitted). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: Self-Hosted GPU (vLLM / Ollama), Private VPC, or Managed Serverless API.
How does Llama 3 (8B) perform on coding and reasoning benchmarks?+
Llama 3 (8B) achieves a composite Intelligence Index of 34/100, scoring 12% on SWE-bench Verified, 34.2% on GPQA Diamond, 62.5% on MMLU-Pro, and 1150 pts on Chatbot Arena Elo.
What is Llama 3 (8B) best used for?+
Llama 3 (8B) is best suited for: local périphérie computing, offline laptop inférence, robotics, et faible-latence API routers. Assessment: le modèle qui proved compute sur-training creates miraculous capacité inside compact 8B paramètre footprints.
Meta Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to Meta's flagship reasoning tier:
Llama 4 Behemoth
Llama 5
Muse Spark 1.1
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3 70B
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to Llama 3 (8B):
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
La capacité d'un LLM à déterminer quand une action externe est requise et à générer des arguments structurés pour invoquer des API, calculatrices ou bases de données avant de poursuivre.
Un standard ouvert créé par Anthropic permettant aux agents d'IA de se connecter de façon uniforme aux systèmes de fichiers locaux, aux environnements de développement et aux API tierces.
Une optimisation tarifaire et technique conservant les états d'attention des préfixes de prompts récurrents, réduisant les coûts d'entrée de 50 à 90 % tout en abaissant la latence.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.